Google Analytics : 4 variables personnalisées pour mieux mesurer l'engagement
Google Analytics propose nativement plusieurs indicateurs utiles pour mesurer l'engagement des visiteurs. Par exemples, les rapports se trouvant dans Audience>Comportement en fournissent quelques-uns. Des tableaux de bord personnalisés à télécharger spécialement pensés pour mesurer l'engagement existent également, tout comme des indicateurs dédiés à l'analyse de l'impact des réseaux sociaux.
Mais il est aussi possible d'aller encore plus loin avec des variables personnalisées (pour bien comprendre les termes et les bouts de codes qui suivent, il peut être utile de lire l'article : Google Analytics, comment utiliser les variables personnalisées.). En voici 4 qui peuvent aider à mieux cerner et analyser les internautes engagés, en les segmentant pour étudier leur comportement et leurs différences. Certaines sont issues de la documentation officielle de Google, d'autres de spécialistes français ou américains.
Attention, les codes partagés ici sont ceux de Google Analytics. ils ont changé avec Universal Analytics.
1- Segmenter les visiteurs logués
L'une des variables personnalisées les plus connues est sans doute celle permettant d'analyser et segmenter les visiteurs logués et ceux qui ne se sont pas identifiés, une fois qu'ils ont cliqué sur un bouton dédié (variable déclenchée via la fonction JS "onClick" comme pour les événements). Il s'agit d'une variable personnalisée de type 2, c'est-à-dire de niveau session.
Le bout de code Google Analytics à ajouter pour une variable qui occupera le slot 1 (mais qui peut évidemment en occuper un autre, selon les "slots" disponibles) :
onclick="gaq.push(['_setCustomVar', 1, 'Type de visiteur', 'Membre', 2])"
A la place de 'Membre', l'autre valeur envisageable est par exemple 'Visiteur'.
2- Segmenter les différents membres
Il existe une variante plus précise pour les sites ayant plusieurs types de membres, notamment utile par exemple pour les sites proposant des contenus payants réservés par exemple à des membres Gold, Silver, etc. Ou à des abonnés pour 1 jour, 1 mois, 3 mois, 1 ans... Il s'agit donc d'une variable de type 1 (niveau visiteur unique au sens du cookie de Google Analytics), qui pourra être déclenchée lorsque le formulaire d'inscription est rempli, ou après la validation du paiement.
_gaq.push(['_setCustomVar',1, 'Type de membre' '12 Mois', 1]);
A la place de '12 mois' les autres valeurs peuvent donc être 'Gratuit', 'Gold', '1 jour', '1 mois'...
3- Segmenter les internautes commentant le contenu
Les variables personnalisées de Google Analytics permettent aussi d'analyser les comportements des internautes ayant commenté sur le site, ce qui est aussi une forme assez forte d'engagement. Là aussi, il est intéressant que le niveau de la variable soit au niveau visiteur. La variable pourra être déclenchée sur le bouton de validation du commentaire.
_gaq.push(['_setCustomVar',4,'Commentateur','Oui',1]);
Par défaut, la valeur est évidement 'Non'.
4- Segmenter les internautes partageant le contenu sur les réseaux sociaux
Facebook, Twitter, Google+, LinkedIn... Les boutons des réseaux sociaux ont fleuri sur les sites web. Google Analytics fournit nativement de nombreux indicateurs à leurs sujets (lire notre sélection : Google Analytics, 5 tableaux de bord mesurant l'impact des réseaux sociaux). Mais il est aussi possible de faire remonter d'autres indicateurs en définissant une variable personnalisée qui va pouvoir segmenter les internautes qui ont appuyé sur ces boutons... Elle pourra ressembler à ceci :
_gaq.push(['_setCustomVar',5,' Partageur','Oui',1]);
Par défaut, la valeur est là aussi 'Non'.
Il est même possible d'aller encore plus loin en segmentant seulement les visiteurs ayant appuyé sur le bouton Facebook (ou sur celui de Twitter, voire les deux avec deux variable distinctes)... La variable peut aussi être déclenchée avec les boutons "Share" et/ou "Follow"
Il est aussi possible de compter ces actions comme des événements dans Google Analytics, mais les indicateurs remontés n'auront pas tout à fait la même portée et la même flexibilité (voir cet article qui présente bien les avantages et les limites de chacune de ces deux possibilités).
Lire aussi
- Bien faire apparaître un événement dans Universal Analytics : un clic par exemple